MACHINE LEARNING

Machine Learning und Künstliche Intelligenz ist mehr als nur Datenanalyse. Zukünftig werden  Maschinen die Automatisierung von Prozessen übernehmen und basierend auf Erfahrungen selbständig Entscheidungen treffen. Lernen Sie die zugrunde liegenden Algorithmen und Frameworks kennen und arbeiten Sie mit ihnen!
Vertiefungsmodul Machine Learning mit Python

Lernen ist ein zentraler Faktor von Intelligenz. Die Realisierung intelligenter Systeme durch Computer, die nicht programmiert sondern angelernt werden, ist das Ziel von Künstlicher Intelligenz. Maschinelles Lernen befasst sich mit den dazu notwendigen Methoden und Algorithmen. Diese formulieren unterschiedliche Lernziele, adressieren diverse Anwendungsgebiete und stellen verschiedene Anforderungen an die vorhandenen Daten.

Jeder der beruflich größere Datenmengen intelligent nutzen will, um aus ihnen einen Mehrwert zu erzeugen, braucht daher zum einen ein Überblickswissen über Maschinelles Lernen. Zum anderen wird ein tieferes algorithmisches Verständnis benötigt, um Aufwände abzuschätzen und durch Anpassungen Erfolgsraten zu erhöhen. Ziele des Angebots ist es daher, Teilnehmerinnen und Teilnehmer in diesem Sinne für Maschinelles Lernen (theoretisch und praktisch) fit zu machen. Wir werden mit Python und zugehörigen Bibliotheken arbeiten, die Open Source und State-of-the-Art Implementierungen anbieten. Auch Aspekte des Maschinellen Lernens in der Cloud werden mit konkreten Beispielen behandelt.

Inhalte

Das Vertiefungsmodul „Machine Learning mit Python“ vermittelt die Formalisierung von Lernproblemen, Verfahren zur Dimensreduktion und Input Engineering sowie Ensemble-Methoden. Die Teilnehmenden sind im Anschluss an die Weiterbildung mit den Python-Werkzeugen für Maschinelles Lernen vertraut.

Zielgruppe

Machine Learning ist nicht an eine bestimmte Branche gebunden. Das Weiterbildungsmodul richtet sich an alle Interessierten, die schon jetzt Daten analysieren oder dies in Zukunft verstärkt tun möchten und mehr Kompetenzen erwerben möchten. Es ist ein Vertiefungsmodul des Zertifikatskurses „Data Science“, kann aber auch einzeln belegt werden.

Ablauf und Termine

Das Modul umfasst 8 Wochen.
Mix von Präsenzveranstaltungen/je zwei zweitägige Präsenzen zu Beginn und am Ende des Moduls/wöchentliche Webkonferenzen mit Übungscharakter (dafür wird ein Headset benötigt)

  • 05. Oktober bis 01. Dezember 2018

Regelmäßige Vergabe von Aufgaben

Zusätzlich Betreuung über Lernplattform durch Lehrende und betreuende MitarbeiterInnen

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WISSENSCHAFTLICHE LEITUNG & LEHRENDER

Sven Buchholz, Jahrgang 1971, studierte Informatik an der Universität Kiel. Ebenfalls dort wurde er mit einer Arbeit über Neuronale Netze promoviert. Nach der Promotion forschte er in Kiel auf den Gebieten des Maschinellen Lernens und der allgemeinen Datenanalyse mit mehrmonatigen Gastaufenthalten an der Universität Nagoya und am INP Grenoble. Dr. Buchholz verfügt über umfangreiche Erfahrung als Data Mining Consultant. Er ist Mitgründer und Gesellschafter von ocunostics, einem Berliner Start-Up für die wissenschaftliche und technologische Entwicklung und Vermarktung neuro-kognitiver Messverfahren.
Seit August 2014 ist Dr. Buchholz Professor für Angewandte Informatik, insbesondere Datenmanagement und Data Mining an der Technischen Hochschule Brandenburg.

TEILNAHMEVORAUSSETZUNG

Abschluss eines Hochschulstudiums oder vergleichbaren Studiums an einer Berufsakademie (BA) der Fachrichtungen Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Informatik und verwandter Studiengänge sowie mindestens ein Jahr für die Weiterbildung geeignete Berufserfahrung.

Vorkenntnisse in einer Programmiersprache sind erforderlich, aber nicht notwendigerweise in Python. Solide mathematische Grundkenntnisse sollten ebenfalls vorhanden sein. Es wird davon ausgegangen, dass das Interesse an der Teilnahme durch berufliche Erfahrungen in einem der Themenfelder (Datenanalyse, Algorithmen, Künstliche Intelligenz) geweckt wurde.

Abschluss

Die Teilnahme am Vertiefungsmodul „Machine Learning mit Python“ wird nach erfolgreichem Bestehen der Prüfungsleistung mit dem Modultitel von der Technischen Hochschule Brandenburg und der AWW e.V. zertifiziert.

Teilnehmerzahl

Mindestteilnehmeranzahl 12

TEILNEHMERPREIS & FÖRDERUNG

2.499,00 Euro
Alumni des Zertifikatskurses „Data Science“: 1.999,00 Euro
Frühbucher und Alumni der Technischen Hochschule Brandenburg erhalten 10 % Rabatt.
Mitglieder der DAA Germany erhalten 20 % Rabatt!
Rabatte sind nicht miteinander kombinierbar!

Im Rahmen des Programms „Förderung der beruflichen Weiterbildung im Land Brandenburg“ können Beschäftige mit Erstwohnsitz im Land Brandenburg Anträge an die ILB stellen.

Bildungsurlaub

Die Weiterbildung ist in den Ländern Brandenburg und Berlin für die Bildungsfreistellung beantragt.

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und beraten Sie bei der Auswahl der richtigen Weiterbildung.